WGAN和WGAN-GP之间的差别

WGAN是一种生成对抗网络（GAN）的改进算法，它通过训练鉴别器来最小化生成器和真实数据分布之间的Wasserstein距离，从而提高了GAN的稳定性和生成图像的质量。

WGAN-GP是WGAN的一个变体，其中“GP”代表“梯惩罚”。WGAN-GP通过对鉴别器的梯度进行惩罚来替代WGAN中的权重裁剪，从而使模型更稳定。具体来说，WGAN-GP将鉴别器的梯度惩罚添加到Wasserstein距离的损失函数中，以强制鉴别器输出在真实数据和生成数据之间的线性插值上的梯度不超过一个预定义的常数。这有助于避免梯度爆炸和消失问题，提高了生成图像的质量和多样性。